从推理到行动：前沿AI模型在LIBERO-10机器人操作任务上的基准测试
研究人员提出了一个统一的闭环操作框架，用于评估前沿AI模型在LIBERO-10基准测试中的表现。测试包括GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Luna、Claude Opus 5、Claude Opus 5.5和Gemini-4 Argon六个模型，在三种推理努力水平下进行了1800次评估。
推荐理由：前沿AI模型在机器人操作任务中成功率最高仅44%，推理能力转化为可靠物理动作仍是挑战。
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arXiv · cs.RO精选AI 评分7575
arXiv · cs.ROAI 评分3535 HighwayEnv 测试床上 LLM 驾驶智能体经验记忆的受控评估
研究通过 HighwayEnv 测试台（1Hz, gpt-4o-mini）评估 LLM 驾驶智能体的经验记忆，发现预热池随机性显著影响结果，15-token 警示指令可达到无记忆基线性能，且基线移植质量会反转结论。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6565 EndoVLA-OOV：机器人内窥镜中语言条件下的视野外目标获取
研究人员提出EndoVLA-OOV，一种用于机器人内窥镜视野外目标获取的语言条件视觉-语言-动作策略。该策略在跨 embodiment 评估中达到93.3%的目标获取成功率，数据集从312扩展到1050个片段后，成功率从40.0%提升到90.0%。研究团队提供了包含约262k观测-动作对的开源VLA数据集。
推荐理由：语言条件下的视野外目标获取在机器人内窥镜中实现93.3%成功率，展示了语言引导与任务演示扩展的价值。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6565 场景自适应VLA：通过动态层路由实现高效自动驾驶
Yujia Yang提出Scene-Adaptive VLA框架，利用动态层路由根据实时场景调整活跃参数，在Bench2Drive基准测试中，将先进VLA模型的推理计算开销降低53.5%，同时保持驾驶和语言能力几乎不受影响。代码已开源于GitHub。
推荐理由：通过动态层路由将计算开销降低53.5%，为车载VLA模型提供实时推理新思路。